GA-BP-ANN耦合RSM优化表面机械滚压1060铝表面粗糙度OA北大核心CSTPCD

目的优化表面机械滚压工艺参数组合,获得最小表面粗糙度。方法基于气压驱动表面机械滚压实验平台,以1060铝棒为研究对象,采用响应面法(RSM)设计试验研究驱动压力、滚压道次、试样转速对受滚压铝棒试样表面粗糙度的影响规律,并利用遗传算法结合反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)机器学习模型预测不同工况参数组合对应的表面粗糙度,并通过实验对该模型进行有效性验证。基于GA-BP-ANN预测结果,在给定参数范围内构造多个随机小范围响应面,通过分析这些随机小范围RSM优化结果的聚集程度,实现GA-BP-ANN耦合RSM优化。结果单个响应面优化的最佳工艺参数组合为0.074 MPa的驱动压力、5个滚压道次、435.4 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度(Ra)为0.45μm,但该工况下实验测量的表面粗糙度为0.53μm,且非最小值;而GA-BP-ANN耦合RSM优化的工况组合为0.073 MPa的驱动压力、4个滚压道次、286.9 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度为0.31μm,相同工况下实验测量结果为0.36μm。结论与单个RSM优化结果相比,采用GA-BP-ANN耦合RSM能够更加有效地优化气压驱动表面机械滚压工艺参数组合,获得更小的表面粗糙度。